基于堆栈式组合自编码器的机器人视觉SLAM闭环检测方法

    公开(公告)号:CN111753789A

    公开(公告)日:2020-10-09

    申请号:CN202010620731.1

    申请日:2020-07-01

    Inventor: 罗元 肖雨婷 张毅

    Abstract: 本发明请求保护一种基于堆栈式组合自编码器的机器人视觉SLAM闭环检测方法,属于移动机器人视觉SLAM领域。该方法包括步骤:S1,对视觉SLAM场景图像进行预处理,输入堆栈式自编码器模型;S2,逐层训练网络模型,采用随机梯度下降算法进行网络参数的迭代,不断调整模型参数,使得重构误差最小;S3,利用训练完成的堆栈式组合自编码器提取视觉SLAM场景图像的特征向量;S4,计算视觉SLAM场景的第k个关键帧(当前帧)的特征向量VK与历史关键帧特征向量V1,V2,...,VN的相似度;S5,将相似度得分与设定的阈值进行比较,如果大于设定的阈值,则判断为闭环。本发明能够有效提高视觉SLAM闭环检测的准确性和鲁棒性。

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